Sakali geus ngamotivasi loba jelema pikeun berpungsi dina masalah ilmiah nyata, anjeun bakal manggihan eta pamilon anjeun bakal heterogen dina dua cara utama: maranéhna bakal rupa-rupa boh di skill maranéhanana sarta tingkat maranéhanana usaha. Réaksi mimiti loba peneliti sosial nyaeta tarung ngalawan heterogeneity ku nyobian ngaluarkeun pamilon kualitas-low lajeng ngusahakeun ngumpulkeun maneuh inpormasi ti dulur ditinggalkeun. Ieu jalan salah mendesain hiji proyék kolaborasi massa. Gantina pajoang heterogeneity, Anjeun kedah ngungkit eta.
Kahiji, taya alesan ngaluarkeun pamilon low-terampil. Dina nelepon kabuka, pamilon low-terampil ngakibatkeun euweuh masalah; kontribusi maranéhna teu menyakiti saha jeung maranéhna teu merlukeun wae mun evaluate. Dina ngitung manusa jeung proyék pendataan disebarkeun, komo deui, bentuk paling kontrol kualitas asalna ngaliwatan redundancy, teu ngaliwatan hiji bar tinggi pikeun partisipasi. Kanyataanna, tinimbang kaasup pamilon-skill low, pendekatan hadé nyaéta pikeun mantuan aranjeunna ngadamel kontribusi hadé, loba salaku peneliti di eBird geus rengse.
Kadua, taya alesan pikeun ngumpulkeun maneuh inpormasi ti unggal pamilon. Partisipasi dina loba proyék kolaborasi Massa mangrupakeun incredibly unequal (Sauermann and Franzoni 2015) , kalawan sajumlah leutik jalma contributing loba-kadangkala disebut sirah gajih -and loba jelema contributing saeutik-kadang disebut buntut panjang. Mun anjeun teu ngumpulkeun informasi tina sirah gajih jeung buntut panjang, anjeun nyingkah beurat inpormasi uncollected. Contona, upami Wikipedia katampa 10 sarta ngan 10 éditan per redaktur, éta bakal leungit ngeunaan 95% éditan (Salganik and Levy 2015) . Ku kituna, kalawan proyék kolaborasi massa, éta pangalusna pikeun ngungkit heterogeneity tinimbang coba pikeun ngaleungitkeun eta.